六西格玛绿带培训
电子、电器等。 课程收益:
1.1 6SIGMA是如何产生的
1.1.1 6SIGMA方法的诞生
1.1.2 6SIGMA的发展
1.2 什么是6 SIGMA
1.2.1 6 SIGMA的传播
1.2.2 6 SIGMA定义
1.2.3 6 SIGMA含义
1.3 谁来做6SIGMA
1.3.1 6 SIGMA的
1.3.2 6 SIGMA
1.3.3 6 SIGMA的培训
1.4 如何实施6SIGMA
1.4.1 总体思路
1.4.2 6 SIGMA方法展开
1.4.3 案例介绍
1.5
1.5.1波动、分布与概率
1.5.2什么是正态分布
正态分布的概率密度函数
标准正态分布
正态分布的计算
不合格品率的计算
1.5.3如何理解总体与样本
总体与个体
样本
1.5.4常用的图形工具有哪些
用直方图整理数据
正态概率纸
1.5.5如何运用统计量
常用统计量
正态总体参数的无偏估计
软件使用
Minitab基本操作
定义阶段
定义
2.1界定阶段的基本任务是什么
2.1.1选择与确定项目
2.1.2 分析项目
2.1.3 描述项目
2.2如何选择与确定项目
2.2.1项目选择
2.2.2项目确定
2.3如何分析项目
2.3.1
3.2流程分析
2.3.3劣质
2.4如何描述项目
2.4.1问题/机会和目标的陈述
2.4.2项目范围、约束和假定
2.4.3编制
测量阶段
3.1测量阶段的基本任务是什么
3.2如何选择评价指标
3.2.1DPU和DPMO
3.2.2流程合格率(RTY)
3.2.3过程能力指数
1)第1天学习回顾;2)学员汇报,教员讲评与总结
3.3如何收集数据
3.3.1流程图含义
3.3.2 流程图的类别
3.3.3流程图分析
3.3.4流程图实例----电讯服务中的循环
3.3.5 数据收集表单
3.4测量数据是否可靠
3.4.1
3.4.2计量型测量系统的波动
3.4.3计数型测量系统的波动
分析阶段
4.1分析阶段的基本任务是什么
4.2如何寻找影响输出结果的原因
4.2.1头脑风暴法(Brain storming)
1)第2天学习回顾;2)学员汇报,教员讲评与总结
4.2.1头脑风暴法(Brain storming)
4.2.2因果图(Cause-Effect Diagram)
4.3如何确定关键原因
4.3.1排列图
4.3.2
4.3.3散布图
4.4如何验证分析结果
4.4.1假设检验(Hypothesis Testing)
4.4.2方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)
1)第3天学习回顾;2)学员汇报,教员讲评与总结
4.5怎样揭示有y与x间的内在规律
4.5.1一元
4.5.2
4.5.3利用回归方程作预测
1)第4天学习回顾;2)学员汇报,教员讲评与总结
改进阶段
5.1改进阶段的基本任务是什么
5.1.1改进阶段的步骤
5.1.2发挥6 SIGMA团队的作用
5.1.3收集、分析相关数据
5.1.4改进阶段注意要点
1)第5天学习回顾;2)学员汇报,教员讲评与总结
5.2
5.2.1 试验设计中的基本术语
5.2.2 试验设计的
5.2.3 试验设计的必要性
5.2.4 试验设计的类型
5.2. 5 试验设计的策划与安排
5.2.6 试验设计的基本步骤
5.3 单因子试验设计与分析
5.3.1 单向分类设计
5.3.2 多项式回归
5.4 全因子设计与分析
5.4.1 二水平全因子试验概述
5.4.2 全因子设计的计划
5.4.3 全因子设计的分析
5.4.4 全因子设计实例
5.5 部分实施因子试验
5.5.1 部分实施因于试验概论
5.5.2 部分实施因于试验的计划
5.5.3 部分实施因子试验的分析实例
1)第6天学习回顾;2)学员汇报,教员讲评与总结
控制阶段
6.1.2证实改进是值得的
6.1.3保持过程长期稳定
6.1.4巩固项目成果实现
6.1.5关闭项目,提交报告
6.2如何保持过程长期稳定
6.2.1控制图的构造
6.2.2常规控制图的类型与选择
6.2.3计量控制图的使用指南
6.2.4 Xbar-R 图
6.2.5 Xbar-MR图
6.2.6计件控制图的使用指南
6.2.7计点控制图的使用指南
6.2.8 特殊控制图:Z-MR图的使用指南
6.3怎样防错
6.3.1防错要从源头做起
6.3.2防错的基本类型
6.3.3如何防错
6.4如何巩固项目成果并保持持续改进
6.4.1文件化与标准化
6.4.2加强
6.5如何结束项目
6.5.1关闭项目
6.5.2提交报告
6.5.3资料归档
总结回顾,全部课程结束。
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